• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.120-126
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• 2020

본 연구에서는 인체의 임펄스 응답 신호를 이용하여 사용자를 인식하는 방법을 제안한다. 인체는 물, 근육, 지방, 뼈 등으로 구성되어 있고, 이러한 구성비는 사람마다 다르게 형성되어 있다. 기존의 인체 통신 연구에서는 인체가 커패시터와 저항으로 이루어진 회로로 모델링 되었고, 회로의 특징은 인체의 구성 특성에 따라 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 인체는 개인별 고유한 채널로 인식될 수 있고, 이를 이용한 사용자 인식이 가능하다는 연구가 보고 되었다. 이 연구에서는, 임펄스 신호를 인체에 인가하여 임펄스 응답 신호를 측정하고, empirical mode decomposition 기법으로 노이즈를 제거한다. 그리고 10개의 피크 값을 추출하고 피크 간 값의 차이를 특징량으로 사용하여 사용자 인증을 수행하였다. 6명의 참가자로부터 수집한 데이터를 k-nearest neighbors(KNN) 알고리즘을 사용하여 분류 성능을 확인한 결과, 임펄스 응답 신호의 전체 시계열 데이터의 분류 정확도는 91.57%이었으나, 제안한 피크 간 값의 차이를 특징량으로 하여 분류를 하였을 때 분류 정확도가 97.71%로 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.690-699
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• 2014

제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1569-1573
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• 2008

본 논문은 핵발전소 증기발생기의 초음파 비파괴 검사용 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 A, B, C, D-스캔과 같은 고전적인 해석방법뿐만 아니라 3차원 영상처리 기법을 이용하여 증기발생기 내부에 발생한 결함을 해석하고 검출할 수 있다. 결함의 3차원 영상은 핵발전소의 파이프라인으로부터 얻어진 1차원 초음파 데이터를 EMD(Empirical Mode Decomposition)로 분석해 결함의 위치를 구하고 voxel을 이용하여 구현하였다. 얻어진 3차원 영상은 2차원 해석방법을 사용하지 않더라도 결함의 위치, 형태, 크기 등과 같은 유용한 정보를 얻는데 용이하다. 개발된 프로그램은 이미 결함의 위치 및 모양, 크기 등을 알고 있는 시편의 측정에 사용하여 프로그램의 정확성을 검증하였고, 3차원 영상으로 결함의 입체적 모양을 구현하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.555-561
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• 2012

Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장 단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권4호
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• pp.1507-1517
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• 2023

Centrifugal pumps are a crucial part of nuclear power plants, and their dependable and safe operation is crucial to the security of the entire facility. Cavitation will cause the centrifugal pump to violently vibration with the large number of vacuoles generated, which not only affect the hydraulic performance of the centrifugal pump but also cause structural damage to the impeller, seriously affecting the operational safety of nuclear power plants. A closed cavitation test bench of a centrifugal pump is constructed, and a method for precisely identifying the cavitation state is proposed based on Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition (CEEMD) and Deep Residual Shrinkage Network (DRSN). First, we compared the cavitation sensitivity of pressure fluctuation, vibration, and liquid-borne noise and decomposed the liquid-borne noise by CEEMD to capture cavitation characteristics. The decomposition results are sent into a 12-layer deep residual shrinkage network (DRSN) for cavitation identification training. The results demonstrate that the liquid-borne noise signal is the most cavitation-sensitive signal, and the accuracy of CEEMD-DRSN to identify cavitation at different stages of centrifugal pumps arrives at 94.61%

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-286
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• 2015

EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.131-143
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• 2013

대부분의 철강산업 기계 등에 설치되어 사용되는 선회베어링은 교체를 위한 정확한 정비계획이 필요하기 때문에 저속회전체의 선회베어링에 대한 진동 상태감시가 매우 중요하게 되었다. 지금까지 음향방출(AE)법이 저속베어링의 상태감시에 가장 많이 사용되는 기술이고 몇몇의 경우는 진동을 사용한다. 음향방출을 사용하는 일반적인 이유는 저속에서 구름요소와 결함위치 사이의 충격에 의하여 발생되는 신호가 약하고 때때로 노이즈나 다른 간섭 주파수에 결함신호가 묻혀 검출이 어렵기 때문이다. 따라서 쉽게 특정 결함에 대한 결함주파수의 동정을 위하여 몇몇 연구자들은 충격에너지를 증가시키기 위하여 인위적으로 미리 정해진 길이, 넓이와 깊이의 결함을 베어링의 내, 외부 레이스에 인가하기도 한다. 이 논문에서는 15 rpm에서 운전하는 저속 선회베어링의 진동신호에 EMD와 EEMD를 적용하였고 논문에서 사용한 진동결함 신호는 국내 산업체에서 공급받은 것이다. 이 논문에서는 베어링결함 주파수 동정을 위하여 EEMD를 사용하여 결함신호의 FFT처리 결과를 입증하고 설명하였다.

• Wind and Structures
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• 제38권1호
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• pp.75-91
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• 2024

Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.

• 대기
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• 제21권2호
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• pp.143-149
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• 2011

A new multi-timescale analysis method, Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), is used to diagnose the variation of the MJO activity determined by 850hPa and 200hPa zonal winds from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) Reanalysis data for the 56-yr period from 1950 to 2005. The results show that MJO activity can be decomposed into 9 quasi-periodic oscillations and a trend. With each level of contribution of the quasi-periodic oscillation discussed, the bi-seasonal oscillation, the interannual oscillation and the trend of the MJO activity are the most prominent features. The trend increases almost linearly, so that prior to around 1978 the activity of the MJO is lower than that during the latter part. This may be related to the tropical sea surface temperature(SST). It is speculated that the interdecadal change in the MJO activity appeared in around 1978 is related to the warmer SST in the equatorial warm pool, especially over the Indian Ocean.

• Smart Structures and Systems
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• 제2권2호
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• pp.141-154
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• 2006

Recently, the Hilbert-Huang transform (HHT) has gained considerable attention as a novel technique of signal processing, which shows promise for the system identification and damage detection of structures. This study investigates the effectiveness and accuracy of the HHT method for the system identification and damage detection of structures through a series of experiments. A multi-degree-of-freedom (MDOF) structural model has been constructed with modular members, and the columns of the model can be replaced or removed to simulate damages at different locations with different severities. The measured response data of the structure due to an impulse loading is first decomposed into modal responses using the empirical mode decomposition (EMD) approach with a band-pass filter technique. Then, the Hilbert transform is subsequently applied to each modal response to obtain the instantaneous amplitude and phase angle time histories. A linear least-square fit procedure is used to identify the natural frequencies and damping ratios from the instantaneous amplitude and phase angle for each modal response. When the responses at all degrees of freedom are measured, the mode shape and the physical mass, damping and stiffness matrices of the structure can be determined. Based on a comparison of the stiffness of each story unit prior to and after the damage, the damage locations and severities can be identified. Experimental results demonstrate that the HHT method yields quite accurate results for engineering applications, providing a promising tool for structural health monitoring.